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《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》。

1.《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》程覆蓋多個核心知識點(diǎn)，包括風(fēng)控建模全流程知識介紹，信用評分卡，信用評分卡知識包含個人信用評分卡和企業(yè)信用評分卡知識；集成樹算法xgboost，lightgbm，catboost，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，多個異常值檢測算法，多個變量篩選算法，數(shù)據(jù)清洗全流程等，可用于kaggle競賽或銀行模型項(xiàng)目。

2.《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》還覆蓋風(fēng)控業(yè)務(wù)常識等核心知識，就業(yè)指導(dǎo)等軟知識，有助于學(xué)員就業(yè)和工作時少踩坑。

3.《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》設(shè)計由易到難，包含Python編程環(huán)境搭建，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識介紹，有助于小白快速入門和學(xué)習(xí)。

4.《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》有多個實(shí)戰(zhàn)案例，包括

（1）德國信用數(shù)據(jù)集Germancredit，個人信用評級模型；

（2）銀行g(shù)ive me some credit數(shù)據(jù)集，個人信用評級模型

（2）美國p2p鼻祖，現(xiàn)為金融科技公司的lendingclub數(shù)據(jù)集；

（3）中國移動用戶信用智能評分?jǐn)?shù)據(jù)集；

（4）江蘇城投企業(yè)數(shù)據(jù)集，企業(yè)信用評級模型。

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Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全

適用人群和用途

銀行，消費(fèi)金融，小額貸，現(xiàn)金貸等線上貸款場景的風(fēng)控建模相關(guān)工作人員，貸前審批模型人員或想今后從事模型崗位工作人員。

用于論文，作業(yè)，專利，大學(xué)生fintech建模競賽，工作項(xiàng)目等等。

《Python金融風(fēng)控模型案例實(shí)戰(zhàn)大全》針對消費(fèi)金融，現(xiàn)金貸等線上貸款場景，教會學(xué)員了解風(fēng)控發(fā)展歷史和風(fēng)控模型基礎(chǔ)知識。

互聯(lián)網(wǎng)充斥著各種數(shù)萬元的天價和錯誤信息，其中部分正確信息夾雜著少量錯誤知識。別說新手，很多老鳥也很難辨別。例如相關(guān)性大于0.6的變量要刪除？缺失率高于50%的變量要刪除？變量越多，模型AUC越高？評分卡哪種分箱算法最優(yōu)？catboost類別變量申明后，模型AUC一定提高？xgboost是最好集成樹算法？lightgbm缺點(diǎn)是啥？評分卡模型和邏輯回歸模型區(qū)別是什么？

作者

重慶未來之智信息技術(shù)咨詢服務(wù)有限公司創(chuàng)始人，持牌照消費(fèi)金融模型專家，有金融風(fēng)控模型算法專利，和中科院，中科大教授保持長期項(xiàng)目合作；和同盾，聚信立等外部數(shù)據(jù)源公司有項(xiàng)目對接。熟悉消費(fèi)金融場景業(yè)務(wù)，線上線下業(yè)務(wù)，包括現(xiàn)金貸，商品貸，醫(yī)美，反欺詐，汽車金融等等。模型項(xiàng)目200+，擅長Python機(jī)器學(xué)習(xí)建模，對于變量篩選，衍生變量構(gòu)造，變量缺失率高，正負(fù)樣本不平衡，共線性高，多算法比較，調(diào)參等疑難問題有良好解決方法。原創(chuàng)，版權(quán)所有。

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總結(jié)

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